• Que es el análisis predictivo

• El proceso predictivo

• Metodología CRISP-DM

• Objetivos y Áreas de Negocio

• Funcionamiento del proceso analítico

• Tipos de proyectos de análisis predictivo

• Algunos clientes y casos de éxito

• Portafolio IBM SPSS

• IBM SPSS Modeler - Demostración

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Variedad de información 80% de los nuevos datos son NO estructurados

Emails, imágenes, audio, video..

Volumen de datos digitales 57% de crecimiento para datos empresariales en el 2010

Datos generados por maquinas: Censores, RFID..

Velocidad en la toma de decisiones Problemáticas de negocio dinámicas

Necesidad de estar un paso adelante: predecir posibles problemas y corregirlos

Explosión de la información … y toma de decisiones

Imperativa del negocio: Acelerar la innovación, optimización del negocio,

y diferenciación competitiva

Fuente: IBM Institute for Business Value

Explosión en la información…

…Aún hay organizaciones que están operando con puntos ciegos.

Falta de visión 1 de 3 managers frecuentemente toma decisiones críticas sin toda la información necesaria

Acceso ineficiente 1 de 2 no tienen acceso a la información necesaria para hacer sus trabajos, a través de su organización

Inhabilidad para predecir 3 de 4 líderes de negocios aseguran que mayor información predictiva puede llevar a mejores decisiones

Volumen de la información

Variedad de la información

Velocidad en la Toma de Decisiones

Fuente: IBM Institute for Business Value

Sentido y respuesta

Instinto e intuición

Automatizado

Expertos de análisis

Back office

Método Tradicional Predecir y actuar

Tiempo Real, Basado en Hechos

Optimizado

Todos

Punto de impacto

Nueva Estrategia

Falta de Agudeza

Incapacidad para predecir

Acceso ineficiente

Variedad

Volumen

Velocidad

Desafíos de la Información

Comportamiento normal

Cambio

Decaimiento Y Fin

= Depósito

= Retiro

= Transacciones con nosotros

= Transacciones con competencia

Terminación de cuenta M

onto

Fecha

Lapso de Oportunidad

Es un proceso que permite extraer conclusiones confiables sobre las condiciones presentes y los eventos futuros, a través de la aplicación de métodos estadísticos, matemáticos y de reconocimiento de patrones (Data Mining).

Gartner

Es una tecnología de Business Intelligence que produce un resultado predictivo para cada cliente o elemento organizacional determinado. Asignar dichos resultados, es el trabajo de los modelos predictivos, mismos que tienen que ser diseñados sobre sus datos.

Prediction Impact, Inc.

Capturar

Predecir Actuar

9

6.

Establecimiento de objetivos

Recopilación de datos

Análisis exploratorios

Calidad de datos

1.

2.

3. Selección de datos

Agregaciones

Nuevas variables

Formato

Valores perdidos

4.

5. Evaluación de resultados

Integración con

procesos

operativos

Selección de técnicas

Construcción de modelos

CRISP-DM: Cross Industry Standard Process for Data Mining.

Análisis de Clientes

• Atraer • Retener • Crecer • Rentabilidad • Redes sociales

Análisis de Operaciones

• Precios óptimos • Pronóstico de

demanda • Mantenimiento

predictivo

Análisis de Riesgo y Fraude

• Monitoreo de

cuentas • Detección de

lavado de dinero

Economía Inversiones

Finanzas Rentabilidad

Reducción de Costos

Competencia Mercadeo

Nuevos Productos y Programas

Clientes Lealtad de Clientes Demanda Personalizada, Niveles de Servicio

Regulaciones Cumplimientos Regulatorios Requerimientos a Demanda Alta Transparencia

Riesgo Requerimientos Regulatorios Reducción de Fraude y Riesgo Mejora en el Recaudo y la Cobranza

Crecimiento Crecimiento en Segmentos de

Mercado, Crecimiento en la Base de Clientes

Administración de Procesos Necesidad de simplificar los procesos de

Back-Office, Canales de Distribución, Eficiencia y Efectividad

Áreas de Aplicación del Análisis Predictivo

• Competir - Asegurar la fortaleza competitiva más poderosa y única.

• Crecer - Aumentar ventas y retener clientes competitivamente.

• Reforzar - Mantener la integridad del negocio administrando el riesgo.

• Mejorar – Aumenta la capacidad competitiva de tu core business.

• Satisfacer – Alcanzar las expectativas crecientes de los consumidores.

• Aprender – Utilizar el análisis más avanzado de la actualidad.

• Actuar – Hacer de la inteligencia de negocios y el análisis una ventaja real.

Fuente: Prediction Impact, Inc. 2010

Relacionar la compra de un producto la compra de otros de acuerdo a los patrones encontrados.

• Calcular el precio óptimo que maximiza las ganancias por

producto y por unidad de negocio a partir de análisis de

comportamientos históricos, pronósticos y variables de

influencia.

• Desarrollo de modelos que permiten proyectar con alta

precisión la cantidad y el momento de la demanda de productos

y servicios, ayudando a mejorar la eficiencia y efectividad en los

procesos de planificación de ventas, inventarios, compras.

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• Identificación de grupos de registros similares.

• Sin conocimiento previo sobre cómo se componen los grupos y sus características.

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• Determinar los factores asociados a las fallas en los activos para disminuir costos de reparación mediante el mantenimiento preventivo.

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Categorizar los conceptos que aparecen en una serie de registros/archivos de texto no estructurado.

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No es un producto, un software o un algoritmo

Es un proceso de negocio que necesita una cierta tecnología

No es un modelo, una segmentación o un conjunto de reglas

Esos son algunos de los outputs de un proceso de Análisis Predictivo

Es un método de extracción de conocimiento en grandes volúmenes de información para pasar a la acción

No es un producto final en sí mismo

Es un proceso iterativo y que va mejorando

Muchos clientes ya utilizan Análisis Predictivo

Data Collection:

Visión precisa de las actitudes y preferencias de los clientes.

Statistics:

Brinda confianza en los resultados y las decisiones tomadas.

Modeling:

Entrega la capacidad predictiva a partir de la información de la empresa.

Deployment:

Maximiza el impacto del análisis

predictivo en la organización.